Resumen

La necesidad de respetar el tiempo de construcción como uno de los elementos del contrato de construcción señala que la predicción temprana del tiempo de construcción es de crucial importancia para el negocio de los participantes del proyecto de construcción. Por lo tanto, contar con un modelo para la predicción temprana del tiempo de construcción es útil no solo para los participantes involucrados en el proceso de contratación de construcción, sino también para otros participantes en la realización del proyecto de construcción. En este sentido, este documento tiene como objetivo presentar un método híbrido para predecir el tiempo de construcción en la fase inicial del proyecto, que es una combinación de modelos basados en procesos y modelos basados en datos. Se han desarrollado cinco modelos híbridos, y el más preciso fue el modelo BTC-GRNN, que utiliza el modelo de tiempo-costo de Bromilow (BTC) como modelo basado en procesos y la red neuronal de regresión general (GRNN) como modelo basado en datos. Para evaluar la calidad de los modelos, se ha utilizado el método de validación cruzada de 10

• Materias:Riostra Propiedades mecánicas Fracturación hidráulica Deformación de cimientos Cálculo de grietas
• Subjects:Brace Mechanical properties Hydraulic fracturing Foundation deformation Crack calculation
• Palabras claves:Tiempo de construcción; Predicción temprana; Método híbrido; Modelo BTC-GRNN; Modelo basado en datos; Participantes del proyecto
• Keywords:Construction time; Early prediction; Hybrid method; BTC-GRNN model; Data-driven model; Project participants